17 annunci per il ruolo di software engineer - napoli, cam (recruiting in corso)

AI-Driven Empirical Modelling for HIL Simulation of ICE ECUs
Kineton Srl —Napoli, Campania
- Laurea magistrale
- Tirocinio formativo/stage
Candidatura rapida
11 ore
Industrial Operations Engineer
Capgemini —Pomigliano d'Arco, Campania
- Inglese
- Laurea magistrale
- Ingegneria civile
Ingegnere Elettronico
STAR Consultings s.r.l. —Mugnano di Napoli, Campania
- 1.250 € - 1.500 € al mese
- Tempo pieno
- AutoCAD
- CAD
- Competenze analitiche
- Parcheggio libero
- Congedo parentale
Candidatura rapida
7 giorni
Ingegnere Civile e Ambientale
Leonardo Engineering srl —Castellammare di Stabia, Campania
- Tempo pieno
- AutoCAD
- CAD
- Ingegneria civile
Candidatura rapida
12 giorni
Ottimizzazione AI-driven della selezione e strutturazione di test case per ambienti di test automatizzati
Kineton —Napoli, Campania
- Informatica
- Laurea magistrale
- Laurea triennale
Collaboratore - Ingegnere civile o ambientale
Sinergie società cooperativa —Aversa, Campania
- 1.000 € - 1.500 € al mese
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Microsoft Office
- Ingegneria civile
- Supporto allo sviluppo professionale
- Orario flessibile
Candidatura rapida
Progettista Idraulico
Ve.Ra. Group Srl —Crispano, Campania
- 25.000 € - 35.000 € all'anno
- AutoCAD
- Laurea magistrale
- Ingegneria civile
Candidatura rapida
Senior Mobile Developer
System Management —Napoli, Campania
- Tempo pieno
- Oracle
- Informatica
- Inglese
Specialista Cloud AWS
AXCENT COMPANY —Napoli, Campania
- Tempo pieno
- Remoto
- Gestionale
- Informatica
- Inglese
Candidatura rapida
Ingegnere Elettrico Senior - Esperto di Trazione Elettrica e SSE
Incico Spa —Napoli, Campania
- AutoCAD
- Inglese
- Microsoft Office
3 giorni
Senior Developer
System Management —Napoli, Campania
- Tempo pieno
- Informatica
- Oracle
- Informatica
Dev-OPS Specialist
Kiranet —Aversa, Campania
- Tempo pieno
- DevOps
- Database
- SQL
- Lavoro da casa
Diventa Specialist Energia Rinnovabile in One4Green
One4Green —Afragola, Campania
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Vendite
- Servizio clienti
Candidatura rapida
RESPONSABILE UFFICIO ACQUISTI-TECNICO
MSCGENERALI —Villaricca, Campania
- 1.500 € - 2.000 € al mese
- Tempo pieno
- Microsoft Powerpoint
- Microsoft Word
- AutoCAD
- Supporto allo sviluppo professionale
- Orario flessibile
Candidatura rapida
13 ore
Responsabile di commessa- Lavori Pubblici
Itek Costruzioni Srl —Villa di Briano, Campania
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Cantiere edile
- Microsoft Office
Candidatura rapida
Progettista Elettrico - Impianti Civili e Industriali
SICE PREVIT SPA —Napoli, Campania
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Cantiere edile
- Inglese
Candidatura rapida
Analista Funzionale
SC Italia —Napoli, Campania
- Da 25.000 € all'anno
- Tempo pieno
- Remoto
- Informatica
- Sistemi ERP
- Inglese
- Rimborso spese cellulare
- Lavoro da casa
Candidatura rapida
4 ore

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Industrial Operations Engineer
Capgemini —Pomigliano d'Arco, Campania
Ci impegniamo a promuovere la responsabilità sociale creando un ambiente di lavoro inclusivo, dove talenti diversi sono valorizzati.
Logistic Industrial Engineer
MBDA —Fusaro, Campania
Industrializzazione delle aree logistiche con analisi ed elaborazione dei lay-out. Supporto alle attività di project management in ambito logistico.

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AI-Driven Empirical Modelling for HIL Simulation of ICE ECUs

Kineton Srl -
Napoli, Campania

Candidatura rapida

Dettagli della posizione

Tirocinio formativo/stage
11 ore fa

Qualifiche

Ingegneria elettronica
Ingegneria meccanica
Laurea magistrale

Descrizione completa della posizione

La crescente complessità del software nelle moderne centraline (ECU) dei motori a combustione interna (ICE) presenta sfide significative in termini di verifica e convalida. La simulazione Hardware-in-the-Loop (HIL) è un pilastro del processo di testing, ma la sua efficacia è spesso ostacolata dallo sviluppo di modelli di impianto, un processo tradizionalmente dispendioso in termini di tempo e che richiede una profonda competenza fisica quando si utilizza software come GT-Power. Questa tesi introduce una metodologia innovativa e pragmatica per la modellazione empirica basata sull’intelligenza artificiale, progettata per accelerare drasticamente la configurazione della simulazione HIL delle centraline dei motori a combustione interna. L’approccio sfrutta un Large Language Model (LLM) che funge da agente intelligente, in grado di interpretare la documentazione tecnica e i dati specifici della centralina. Elaborando il manuale del software e il file di descrizione A2L, l’agente accelera lo sviluppo del modello, estraendo la logica di controllo necessaria e le dipendenze dei parametri.

Sulla base di questa comprensione “software-aware”, la metodologia sintetizza modelli di impianto in Simulink, computazionalmente leggeri. Questi modelli non sono fisicamente rigorosi, ma sono comportamentalmente accurati dal punto di vista della centralina, utilizzando semplici equazioni e tabelle di ricerca per simulare output chiave quali la coppia del motore, la dinamica dell’aria e dei gas di scarico e la pressione del rail del carburante. L’obiettivo principale è “ingannare” la centralina, garantendo il funzionamento a circuito chiuso e riducendo al minimo i codici di errore diagnostici che altrimenti inibirebbero i test.

I modelli risultanti raggiungono l’equilibrio ottimale tra velocità di sviluppo e fedeltà funzionale. Il flusso di lavoro proposto garantisce la stabilità del ciclo HIL per cicli di test prolungati (oltre 12 ore) e accetta un errore di previsione della coppia fino al 10%, privilegiando la rapidità di utilizzo rispetto alla precisione assoluta. Questa ricerca dimostra una soluzione pratica ed efficiente che semplifica la pipeline di test HIL, consentendo una convalida più rapida e agile di sistemi di controllo automotive complessi.

Ambito principale di tirocinio: AI e modellazione per ambienti HIL

Requisiti candidato/corso di studio:
Laurea Magistrale in Ingegneria dell’automazione/meccatronica/meccanica/elettronica.
Il candidato ideale dovrebbe possedere buone basi di motori a combustione e controlli automatici.

Sede: Torino

________________

The escalating complexity of software in modern Internal Combustion Engine (ICE) Control Units (ECUs) presents significant challenges for verification and validation. Hardware-in-the-Loop (HIL) simulation is a cornerstone of the testing process, but its effectiveness is often bottlenecked by the development of plant models, which is traditionally a time-consuming process requiring deep physical expertise when using software like GT-Power.

This thesis introduces a novel, pragmatic methodology for AI-Driven Empirical Modelling, specifically designed to drastically accelerate the HIL simulation setup for ICE control units. The approach leverages a Large Language Model to act as an intelligent agent, capable of interpreting technical documentation and ECU-specific data. By processing the software manual and the A2L description file, the agent accelerates the model development, extracting the necessary control logic and parameter dependencies.

Based on this “software-aware” understanding, the methodology synthesises computationally lightweight plant models in Simulink. These models are not physically rigorous but are behaviorally accurate from the ECU’s perspective, employing simple equations and look-up tables to simulate key outputs such as engine torque, air and exhaust gas dynamics, and fuel rail pressure. The primary objective is to “deceive” the ECU, ensuring closed-loop operation while minimising diagnostic trouble codes that would otherwise inhibit testing.
The resulting models achieve the optimal balance between development speed and functional fidelity. The proposed workflow guarantees HIL loop stability for extended test cycles (over 12 hours) and accepts a torque prediction error of up to 10%, prioritising rapid usability over absolute precision. This research presents a practical and efficient solution that streamlines the HIL testing pipeline, enabling faster and more agile validation of complex automotive control systems.

Main topic: AI and modelling for HIL environment

Requirements/course of study:
Master’s degree in Automation/Mechatronics/Mechanical/Electronic Engineering.
The ideal candidate should have a good foundation in combustion engines and automatic controls.

Location: Turin

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Industrial Operations Engineer

Ingegnere Elettronico

Ingegnere Civile e Ambientale

Ottimizzazione AI-driven della selezione e strutturazione di test case per ambienti di test automatizzati

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Progettista Idraulico

Senior Mobile Developer

Specialista Cloud AWS

Ingegnere Elettrico Senior - Esperto di Trazione Elettrica e SSE

Senior Developer

Dev-OPS Specialist

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RESPONSABILE UFFICIO ACQUISTI-TECNICO

Responsabile di commessa- Lavori Pubblici

Progettista Elettrico - Impianti Civili e Industriali

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